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第六章 智能算法

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人工智能算法

人工智能算法

人工智能算法人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指通过模拟人类智能的方式，使机器能够像人一样思考、理解、学习和创新的技术和方法。

人工智能算法则是实现这一目标的关键。

本文将介绍人工智能算法的基本概念、常见类型和应用领域，并探讨其在未来的发展趋势。

一、人工智能算法的基本概念人工智能算法是一套数学和逻辑规则，用于模拟和实现人类智能的过程。

它是人工智能技术的核心，使计算机能够通过数据分析和学习，进行推理、决策和问题解决。

人工智能算法主要由以下几个方面组成：1.1 数据处理人工智能算法需要大量的数据作为输入，通过数据预处理、特征提取和数据清洗等步骤，将原始数据转化为算法能够处理的形式，以便进行下一步的分析和学习。

1.2 机器学习机器学习是人工智能算法的核心方法之一。

它通过让计算机自动学习和优化算法模型，从而使计算机能够根据已有的数据和经验，对未知数据进行预测和分类。

常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

1.3 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，通过构建和训练多层神经网络模型，实现对大规模数据进行高效处理和分析。

深度学习算法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。

1.4 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。

它通过人工智能算法，实现对文本、语音和图像等非结构化数据的分析和处理，从而实现机器翻译、文本分类和问答系统等应用。

二、常见的人工智能算法类型根据不同的应用场景和问题类型，人工智能算法可以分为多个类型。

下面介绍几种常见的人工智能算法类型及其特点：2.1 监督学习算法监督学习算法是利用有标注的数据进行训练，从而建立起数据和标签之间的映射关系，实现对未知数据的预测和分类。

常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。

2.2 无监督学习算法无监督学习算法是在没有标注数据的情况下，通过对数据特征的分析和聚类，从中发现数据的潜在结构和规律。

基于AI的智慧物流调度与优化系统方案

基于AI的智慧物流调度与优化系统方案

基于的智慧物流调度与优化系统方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 研究目的 (3)1.3 系统设计原则 (3)第二章：智慧物流概述 (3)2.1 物流调度与优化的重要性 (4)2.2 智慧物流的关键技术 (4)2.3 国内外智慧物流发展现状 (4)第三章：系统需求分析 (5)3.1 功能需求 (5)3.1.1 基本功能 (5)3.1.2 扩展功能 (5)3.2 功能需求 (6)3.2.1 响应时间 (6)3.2.2 处理能力 (6)3.2.3 系统容量 (6)3.2.4 扩展性 (6)3.3 可靠性需求 (6)3.3.1 系统稳定性 (6)3.3.2 数据安全 (6)3.3.3 容错能力 (6)3.3.4 系统恢复 (6)第四章：系统架构设计 (6)4.1 总体架构 (6)4.2 模块划分 (7)4.3 技术选型 (7)第五章：数据采集与处理 (8)5.1 数据采集方式 (8)5.1.1 自动识别技术 (8)5.1.2 传感器技术 (8)5.1.3 网络爬虫技术 (8)5.2 数据预处理 (8)5.2.1 数据清洗 (8)5.2.2 数据集成 (8)5.2.3 数据转换 (8)5.3 数据存储与检索 (9)5.3.1 数据存储 (9)5.3.2 数据检索 (9)第六章：智能调度算法 (9)6.1 调度算法概述 (9)6.2 基于遗传算法的调度优化 (9)6.2.1 算法原理 (9)6.2.2 算法流程 (9)6.3 基于蚁群算法的调度优化 (10)6.3.1 算法原理 (10)6.3.2 算法流程 (10)6.4 算法对比与评估 (10)第七章：系统功能实现 (11)7.1 调度与优化模块 (11)7.1.1 功能概述 (11)7.1.2 功能实现 (11)7.2 车辆管理与监控模块 (11)7.2.1 功能概述 (11)7.2.2 功能实现 (11)7.3 信息管理与查询模块 (12)7.3.1 功能概述 (12)7.3.2 功能实现 (12)第八章：系统测试与验证 (13)8.1 测试环境搭建 (13)8.2 功能测试 (13)8.3 功能测试 (14)第九章：系统部署与应用 (14)9.1 系统部署方案 (14)9.1.1 部署环境准备 (14)9.1.2 系统部署流程 (14)9.1.3 安全防护措施 (15)9.2 应用场景举例 (15)9.2.1 仓储管理 (15)9.2.2 运输管理 (15)9.2.3 配送管理 (15)9.3 案例分析与评估 (15)第十章：总结与展望 (16)10.1 系统成果总结 (16)10.2 存在问题与改进方向 (16)10.3 未来发展趋势与展望 (17)第一章：引言1.1 项目背景我国经济的快速发展和电子商务的兴起，物流行业已经成为国民经济的重要组成部分。

人工智能算法与深度学习入门

人工智能算法与深度学习入门

人工智能算法与深度学习入门第一章：概述人工智能算法和深度学习人工智能算法（Artificial Intelligence Algorithm，简称AI算法）是指用于模拟、扩展和拓展人的智能行为的数学模型和计算机程序。

近年来，深度学习（Deep Learning）作为人工智能算法的热门分支，取得了巨大的进展。

深度学习以其出色的性能和广泛的应用领域在学术界和工业界引起了广泛的关注。

本章将对人工智能算法和深度学习进行概述。

第二章：人工智能算法概述人工智能算法是计算机系统中的一种数学模型和计算方法，旨在模拟、复制和扩展人的智能行为。

常见的人工智能算法包括机器学习、模糊逻辑、遗传算法、神经网络等。

机器学习是最常用的人工智能算法之一，它通过从数据中学习规律和模式，自动调整模型参数，实现对未知数据的预测和分类。

模糊逻辑模拟了人类的模糊推理能力，用于处理模糊和不确定的问题。

遗传算法模拟了生物进化的过程，通过优胜劣汰的机制搜索最优解。

神经网络则模拟了人脑的结构和工作原理，通过神经元之间的连接和信号传递实现智能行为。

第三章：深度学习的基本原理深度学习是机器学习的一种分支，它模仿人脑的神经网络结构和工作原理，实现对大规模数据的学习和处理。

深度学习网络通常由多个神经网络层级组成，每一层级都包含大量的神经元，这些神经元通过权重和激活函数的组合实现对输入数据的处理和转换。

深度学习的核心是通过多层级的神经网络逐步提取和表达数据的高层次特征，实现对复杂模式和结构的学习。

深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大的成功。

第四章：深度学习的常用算法和模型深度学习中常用的算法和模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）等。

第6章__群智能算法

第6章__群智能算法
整个粒子群搜索到的最优位置为 p gbest ( pgbest 1 , pgbest 2 ,, pgbestD )
第i个粒子的位置和速度更新为：
k 1 k k k vid wvid c1rand()( pid xid ) c2 rand()( p gbest xid ) k 1 k k 1 xid xid vid
智能优化计算
第六章 群智能算法
智能优化计算
6.1 群智能
6.1.1 群智能的概念

群智能（ Swarm Intelligence, SI ）
人们把群居昆虫的集体行为称作“群智能”（“群
体智能”、“群集智能”、“集群智能”等）

特点 个体的行为很简单，但当它们一起协同工作时，却 能够突现出非常复杂（智能）的行为特征。

思路
在考虑实际优化问题时，往往希望先采用全局搜索， 使搜索空间快速收敛于某一区域，然后采用局部精 细搜索以获得高精度的解。 研究发现，较大的 w 值有利于跳出局部极小点，而 较小的 w 值有利于算法收敛，因此提出了自适应调 整的策略，即随着迭代的进行，线性地减小 w 的 值。
智能优化计算
6.8 改进粒子群优化算法
智能优化计算
6.9 粒子群优化算法的应用
6.9.1 求解TSP问题

符号的定义
SS ' 和 SS1 SS2 属于同一等价集，在交换序等 价集中，拥有最少交换子的交换序称为该等价集的 基本交换序。
6.7.3 与遗传算法的比较

差异
（1）PSO有记忆，所有粒子都保存较优解的知识， 而GA，以前的知识随着种群的改变被改变； （2）PSO中的粒子是一种单向共享信息机制。而 GA中的染色体之间相互共享信息，使得整个种群 都向最优区域移动； （3）GA需要编码和遗传操作，而PSO没有交叉和 变异操作，粒子只是通过内部速度进行更新，因此 原理更简单、参数更少、实现更容易。

群智能算法

群智能算法

智能计算方法与应用
东北大学 2010年
6.1 群智能算法概述
6.1.2 群智能的概念 3. SI的核心思路——“Mind is social”
认为人的智能是源于社会性的相互作用，文化和认知是 人类社会性不可分割的重要部分，这一观点成为了群智 能发展的基石。
4. SI的意义和发展前景 群智能的思路，为在没有集中控制且不提供全局模型的 前提下寻找复杂的分布式问题求解方案提供了基础 群智能已成为有别于传统人工智能中连接主义和符号主 义的一种新的关于智能的描述方法。
智能计算方法与应用
东北大学 2010年
6.2 粒子群优化算法
6.2.2 基本粒子群算法 2. 基本粒子群算法数学描述
已知优化问题为： m i f(x) = f(x 1 ;x 2 ;¢¢¢ ;x d ); n s. x i 2 [ i;U i] = 1;2;¢¢¢ ;n t. L ;i 第i个粒子表示为：X i = (xi1;xi2;¢¢¢;xid )；
东北大学 2010年
6.2 粒子群优化算法
•6.2.1 粒子群算法概述 •6.2.2 基本粒子群算法 •6.2.3 改进粒子群算法
智能计算方法与应用
东北大学 2010年
6.2 粒子群优化算法
6.2.1 粒子群算法概述 1. 粒子群算法的起源
粒子群优化算法源于1987年Reynolds对鸟群社会系统 boids的仿真研究，boids是一个复杂适应系统。在boids 中，一群鸟在空中飞行，每个鸟遵守以下三条规则： • 1）避免与相邻的鸟发生碰撞冲突； • 2）尽量与自己周围的鸟在速度上保持协调一致； • 3）尽量试图向自己所认为的群体中靠近。 仅通过使用这三条规则，boids系统就实现了非常逼真的 群体聚集行为，鸟成群地在空中飞行，当遇到障碍时它 们会分开绕行而过，随后又会重新形成群体

法律行业智能诉讼与证据管理系统开发方案

法律行业智能诉讼与证据管理系统开发方案

法律行业智能诉讼与证据管理系统开发方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 技术路线 (3)第二章需求分析 (3)2.1 用户需求 (3)2.1.1 用户背景 (3)2.1.2 用户需求具体描述 (4)2.2 功能需求 (4)2.2.1 证据管理 (4)2.2.2 案件分析 (4)2.2.3 法律法规查询 (5)2.2.4 协作与沟通 (5)2.2.5 案件跟踪与监控 (5)2.3 功能需求 (5)2.4 安全需求 (5)第三章系统架构设计 (5)3.1 系统整体架构 (5)3.2 技术选型与模块划分 (6)3.3 数据库设计 (6)3.4 系统接口设计 (6)第四章智能诉讼管理模块 (6)4.1 案件管理 (6)4.2 诉讼流程管理 (7)4.3 法律文书与管理 (7)4.4 诉讼进度跟踪 (8)第五章证据管理模块 (8)5.1 证据收集与整理 (8)5.1.1 证据收集 (8)5.1.2 证据整理 (8)5.2 证据分析 (9)5.2.1 证据真实性分析 (9)5.2.2 证据关联性分析 (9)5.3 证据链构建 (9)5.4 证据呈现 (9)第六章智能算法与大数据分析 (10)6.1 自然语言处理技术 (10)6.1.1 文本挖掘 (10)6.1.2 语义理解 (10)6.1.3 情感分析 (10)6.2 深度学习算法 (10)6.2.1 卷积神经网络（CNN） (10)6.2.2 循环神经网络（RNN） (11)6.2.3 长短时记忆网络（LSTM） (11)6.3 数据挖掘与分析 (11)6.3.1 关联规则挖掘 (11)6.3.2 聚类分析 (11)6.3.3 时间序列分析 (11)6.4 智能推荐与辅助决策 (11)6.4.1 基于内容的推荐 (11)6.4.2 协同过滤推荐 (11)6.4.3 深度学习推荐 (12)6.4.4 辅助决策 (12)第七章用户界面与交互设计 (12)7.1 用户界面设计原则 (12)7.2 系统界面布局 (12)7.3 交互设计 (13)7.4 用户体验优化 (13)第八章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成 (13)8.2 功能测试 (14)8.3 功能测试 (14)8.4 安全测试 (14)第九章项目实施与运维 (15)9.1 项目实施计划 (15)9.2 项目管理 (15)9.3 系统运维 (15)9.4 用户培训与支持 (16)第十章总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 项目成果 (16)10.3 存在问题与改进方向 (17)10.4 未来发展展望 (17)第一章引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等现代科技手段逐渐渗透到各个行业。

农业现代化智能灌溉管理系统开发方案

农业现代化智能灌溉管理系统开发方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 研究目的 (2)1.3 研究意义 (2)第二章系统需求分析 (3)2.1 功能需求 (3)2.2 功能需求 (3)2.3 可靠性需求 (4)第三章系统设计 (4)3.1 系统架构设计 (4)3.2 模块划分 (5)3.3 系统工作流程 (5)第四章硬件设备选型 (5)4.1 传感器选型 (5)4.2 执行器选型 (6)4.3 数据传输设备选型 (6)第五章软件系统开发 (7)5.1 系统开发环境 (7)5.2 数据库设计 (7)5.3 关键技术实现 (7)第六章智能算法与应用 (8)6.1 数据采集与处理 (8)6.1.1 数据采集 (8)6.1.2 数据处理 (8)6.2 智能灌溉策略 (9)6.2.1 算法选择 (9)6.2.2 灌溉策略实现 (9)6.3 决策支持系统 (9)6.3.1 系统架构 (9)6.3.2 功能模块 (9)第七章系统集成与测试 (10)7.1 硬件系统集成 (10)7.2 软件系统集成 (10)7.3 系统测试 (11)第八章经济效益分析 (11)8.1 投资成本分析 (11)8.2 运营成本分析 (12)8.3 收益分析 (12)第九章社会效益与推广 (13)9.1 社会效益分析 (13)9.2 推广策略 (13)9.3 案例分析 (13)第十章结论与展望 (14)10.1 研究结论 (14)10.2 不足与改进 (14)10.3 未来发展趋势 (15)第一章概述1.1 项目背景我国农业现代化进程的加快，农业生产效率和产品质量的提升成为我国农业发展的重要目标。

智能灌溉管理系统作为农业现代化的重要组成部分，对提高农业水资源利用效率、降低农业生产成本、促进农业可持续发展具有重要意义。

我国高度重视农业现代化建设，加大了对农业科技创新的支持力度，智能灌溉管理系统的研发与应用得到了广泛关注。

基于智能算法的优化问题研究

基于智能算法的优化问题研究第一章：引言1.1 研究背景优化问题是现实生活中的常见问题，涉及到资源的分配和利用、任务的安排和调度等多个领域。

传统的优化算法在解决一些简单问题时效果较好，但在处理复杂问题时存在效率低下和易陷入局部最优解的问题。

为了解决这些问题，人们开始研究基于智能算法的优化问题。

1.2 研究目的本文旨在研究基于智能算法的优化问题，探讨其在实际问题中的应用，以及在算法的设计和改进方面的挑战和方法。

第二章：基本概念和原理2.1 优化问题的定义优化问题是指在给定的约束条件下，寻找使目标函数达到最优值的变量取值。

它可以分为单目标优化问题和多目标优化问题。

2.2 智能算法的基本原理智能算法是一类基于自然界智能行为规律的计算模型。

它模拟了生物进化、群体行为等过程，通过不断迭代和优化寻找最优解。

第三章：常见的智能算法3.1 遗传算法遗传算法模拟了生物的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。

它具有全局搜索能力和较强的鲁棒性。

3.2 粒子群优化算法粒子群优化算法模拟了鸟群觅食的行为，通过模拟粒子的位置和速度来搜索最优解。

它具有较快的收敛速度和较强的局部搜索能力。

3.3 蚁群算法蚁群算法模拟了蚂蚁觅食的行为，通过模拟蚂蚁的移动和信息素的更新来搜索最优解。

它具有较强的局部搜索能力和较好的适应性。

第四章：基于智能算法的优化问题应用4.1 供应链优化供应链优化是一个复杂的优化问题，涉及到多个环节的资源分配和调度。

基于智能算法的优化方法可以帮助企业降低成本，提高效率。

4.2 路径规划路径规划是指在给定地图和目标条件下，寻找最优路径的问题。

智能算法可以帮助解决车辆调度、航班规划等实际问题。

4.3 机器学习模型优化机器学习模型的优化是一个关键问题，它涉及到参数的选择和调整。

智能算法可以帮助提高模型的准确性和泛化能力。

第五章：基于智能算法的优化问题改进5.1 算法参数优化智能算法中的参数选择对算法效果具有重要影响。

ai人工智能算法

ai人工智能算法AI人工智能算法人工智能是目前计算机科学的热门话题，也是未来科技发展的趋势。

在人工智能领域中，算法具有重要的作用。

本文将介绍AI 人工智能算法。

第一章智能算法概述智能算法是指一组能够在特定条件下自主学习、自主适应并提高性能的算法。

这些算法可以被应用到人工智能领域中，对于实现各种自动化功能、优化和处理大量数据具有很大的帮助。

智能算法的学习过程一般使用数据和反馈，通过调整和优化算法来提高性能。

第二章深度学习算法深度学习是目前广泛应用于人工智能领域的一种智能算法。

该算法通过神经网络结构来实现自主学习和适应。

深度学习算法不仅可以在文本、图像和视频等领域取得很好的效果，也在自动驾驶、机器人和自然语言处理等领域中具有广泛的应用。

第三章机器学习算法机器学习是指利用数据和特定算法让机器进行学习和适应的过程。

机器学习算法可以被分类为三类：监督学习、无监督学习和半监督学习。

监督学习旨在预测未来的结果，无监督学习则是发现数据的结构和模式，半监督学习则是结合监督和无监督学习。

第四章遗传算法遗传算法是仿照自然选择过程构建出的一种优化算法。

遗传算法包括三个基本操作：选择(Selection)，交叉(Crossover)和变异(Mutation)。

遗传算法的优势在于它可以在搜索空间非常大的情况下，找到全局最优解。

第五章推荐算法推荐算法是指根据用户历史行为和特定的算法，对用户进行个性化的推荐。

这种算法可以被应用于电子商务、社交网络和搜索引擎等领域。

推荐算法常用的方法包括协同过滤(Collaborative Filtering)、内容过滤和混合过滤。

第六章结语本文对AI人工智能算法进行了介绍。

智能算法在人工智能领域中发挥着重要作用。

深度学习算法、机器学习算法、遗传算法和推荐算法是AI人工智能算法的重要代表。

在未来的发展中，这些算法将继续不断地推进人工智能技术的发展。

农业大数据驱动的智能种植管理系统开发方案

农业大数据驱动的智能种植管理系统开发方案第一章引言 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 技术发展趋势 (3)第二章农业大数据概述 (4)2.1 农业大数据概念 (4)2.2 农业大数据特点 (4)2.3 农业大数据应用领域 (4)第三章系统需求分析 (5)3.1 功能需求 (5)3.1.1 数据采集与处理 (5)3.1.2 数据存储与管理 (5)3.1.3 数据分析与决策支持 (5)3.1.4 智能设备控制 (5)3.1.5 用户界面与交互 (5)3.2 功能需求 (5)3.2.1 数据处理能力 (5)3.2.2 系统响应速度 (6)3.2.3 系统并发能力 (6)3.2.4 系统扩展性 (6)3.3 可靠性需求 (6)3.3.1 系统稳定性 (6)3.3.2 数据安全性 (6)3.3.3 系统容错性 (6)3.3.4 系统恢复能力 (6)第四章系统架构设计 (6)4.1 系统总体架构 (6)4.2 关键技术模块设计 (7)4.3 数据处理流程 (7)第五章数据采集与预处理 (8)5.1 数据采集技术 (8)5.1.1 传感器技术 (8)5.1.2 遥感技术 (8)5.1.3 移动设备采集 (8)5.2 数据预处理方法 (8)5.2.1 数据清洗 (8)5.2.2 数据整合 (9)5.2.3 数据规范化 (9)5.3 数据质量保障 (9)5.3.1 数据来源保障 (9)5.3.2 数据存储与传输保障 (9)5.3.3 数据审核与评估 (9)第六章智能算法与应用 (9)6.1 机器学习算法 (9)6.1.1 算法概述 (9)6.1.2 算法应用 (10)6.2 深度学习算法 (10)6.2.1 算法概述 (10)6.2.2 算法应用 (10)6.3 智能决策支持 (10)6.3.1 系统架构 (10)6.3.2 应用场景 (10)第七章系统功能模块设计 (11)7.1 数据管理模块 (11)7.1.1 模块概述 (11)7.1.2 模块功能 (11)7.2 智能分析模块 (11)7.2.1 模块概述 (11)7.2.2 模块功能 (12)7.3 决策支持模块 (12)7.3.1 模块概述 (12)7.3.2 模块功能 (12)第八章系统开发与实现 (12)8.1 开发环境与工具 (12)8.2 系统模块开发 (13)8.2.1 数据采集模块 (13)8.2.2 数据处理与分析模块 (13)8.2.3 智能决策模块 (13)8.2.4 用户界面模块 (13)8.3 系统集成与测试 (13)8.3.1 单元测试 (13)8.3.2 集成测试 (13)8.3.3 系统测试 (14)8.3.4 部署与运维 (14)第九章系统功能评估与优化 (14)9.1 系统功能指标 (14)9.2 功能评估方法 (14)9.3 系统优化策略 (15)第十章结论与展望 (15)10.1 研究成果总结 (15)10.2 不足与改进方向 (16)10.3 未来发展趋势 (16)第一章引言1.1 项目背景我国农业现代化的推进，农业生产逐渐向高质量、高效率方向发展。

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2016/7/21
东南大学
Southeast University
2
遗传算 法
人工免 疫算法
智能 算法
粒子群 算法
人工神 经网络
2016/7/21 东南大学 Southeast University 3
6.1.2 遗传算法
6.1.2.1 特点 6.1.2.2 运用领域 6.1.2.3 遗传算法在电力系统应用现状
(2)许多传统搜索算法都是单点搜索算法，容易陷入局部的最
优解。遗传算法同时处理群体中的多个个体，即对搜索空间 中的多个解进行评估，减少了陷入局部最优解的风险，同时
算法本身易于实现并行化。
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遗传算法还具有以下几方面的特点(2)：
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东南大学
Southeast University
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6.1.2.3 遗传算法在电力系统应用现状
电源规划 输电网络规划 电力系统无功优化 电力市场
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东南大学
Southeast University
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6.1.3 粒子群算法
6.1.3.1 群体（群集）智能（Swarm Intelligence） 群集智能(Swarm Intelligence)中的群体(Swarm)指的是 “一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过 改变局部环境)的主体，这组主体能够合作进行分布问 题求解”。而所谓群集智能指的是“无智能的主体通 过合作表现出智能行为的特性”。
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东南大学
Southeast University
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群集智能的特点和优点：
群体中相互合作的个体是分布式的 (Distributed) ，这样更
能够适应当前网络环境下的工作状态 ; 没有中心的控制与 数据，这样的系统更具有鲁棒性 (Robust) ，不会由于某一 个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。
2016/7/21 东南大学 Southeast University 13
在计算智能(Computational Intelligence)领域有两种基
于群智能的算法：蚁群算法(Ant Colony Optimization) 和粒子群算法(Particle Swarm Optimization)。
汤奕 tangyi@
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6.1 智能算法概述
6.1.1 什么是智能算法 智能计算也有人称之为“软计算”，是人，模仿求解问题 的算法。 利用仿生原理进行设计(包括设计算法)，这就是智能 计算的思想。这方面的内容很多，如人工神经网络技 术、遗传算法、模拟退火算法、模拟退火技术和群集 智能技术等。
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PSO 是 由 模 拟 鸟 群 觅 食 的 社 会 行 为
(Social Behavior) 所衍生,藉由观察鸟群觅食的社会行 为得到启发,而将其应用於解决搜寻与最佳化的相关问 题上。 这样的觅食行为是利用社会中所存在的互相影响的概 念,将每只鸟视为一个个体,在解空间中个体各自寻找著 较佳解,并藉由个体间相互比较及资讯的更新,来引领所 有个体朝向解空间中的最佳解位置.
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东南大学
Southeast University
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遗传算法还具有以下几方面的特点(1)：
(1)遗传算法从问题解的串集开始搜索，而不是从单个解开始。
这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是
从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传
算法从串集开始搜索，覆盖面大，利于全局择优。
可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信
(Stimergy) 进 行 合作，这样的系统具有更好的可扩充性 (Scalability)。
由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十
分小。系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的 执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性 (Simplicity)。
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东南大学
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6.1.2.1 特点
遗传算法是解决搜索问题的一种通用算法，对于各种通用
问题都可以使用。 搜索算法的共同特征为： ① 首先组成一组候选解； ② 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度； ③ 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解； ④ 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。 在遗传算法中，上述几个特征以一种特殊的方式组合在一 起：基于染色体群的并行搜索，带有猜测性质的选择操作、 交换操作和突变操作。这种特殊的组合方式将遗传算法与 其它搜索算法区别开来。
蚁群算法是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已经成功
运用在很多离散优化问题上。
2016/7/21
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6.1.3.2 粒子群优化算法
粒 子 群 优 化 算 法 (PSO) 是 一 种 进 化 计 算 技 术
(Evolutionary Computation)，有Eberhart博士和Kennedy博士 发明。源于对鸟群捕食的行为研究。 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统 初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有 遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒 子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有 许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网 络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。 粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟， 最初设想是模拟鸟群觅食的过程，但后来发现PSO是一种 很好的优化工具。
体极值pBest，另一个极值是整个种群目前找到的最优 解，这个极值是全局极值gBest。
另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最优粒
子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。
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东南大学
Southeast University
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PSO的算法过程为： ① 种群随机初始化。 ② 对种群内的每一个个体计算适应值(fitness value)。
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6.1.3.3 粒子群算法在电力系统应用现状
粒子群优化算法作为现代启发式算法的一个成员，最
近几年在电力系统领域中的应用研究逐渐显示出其优 越性和广阔的应用前景，在解决经典优化算法难以求 解的诸如不连续、不可微的非线性病态优化问题和组 合优化问题时显示出了强大的优势，从而引起了国际 学术界和工程界的普遍关注。PSO 算法在电网扩展规 划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流 计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、网络 状态估计、参数辨识、优化设计等领域都已经有应用， 但目前的很多工作还处于起步研究阶段，有很多问题 值得进一步研究，相信随着研究的进一步深入，PSO 算法将在电力系统中得到更广泛的的应用。
的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在 解空间中搜索。
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PSO 初始化为一群随机粒子 ( 随机解 ) ，然后通过叠代
找到最优解，在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个 “极值”来更新自己。
第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个
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6.1.2.2 运用领域
遗传算法的应用领域： ① 优化： ② 程序设计： ③ 机器学习： ④ 经济学：
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6.1.2.2 运用领域
⑤ 免疫系统： ⑥ 进化现象和学习现象： ⑦ 社会经济问题：
(3)遗传算法基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信
息，而仅用适应度函数值来评估个体，在此基础上进 行遗传操作。适应度函数不仅不受连续可微的约束， 而且其定义域可以任意设定。这一特点使得遗传算法 的应用范围大大扩展。 (4)遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变 迁规则来指导他的搜索方向。 (5)具有自组织、自适应和自学习性。遗传算法利用进 化过程获得的信息自行组织搜索时，硬度大的个体具 有较高的生存概率，并获得更适应环境的基因结构。
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遗传算法（Genetic Algorithms）是基于生物进化理论
的原理发展起来的一种广为应用的、高效的随机搜索 与优化的方法。
主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交
换，搜索不依赖于梯度信息。 1975年霍兰教授发表了第一本比较系统论述遗传算法 的专著《自然系统与人工系统中的适应性》 （《Adaptation in Natural and Artificial Systems》）。
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神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体
内各部分之间相互信息传递的基本单元。据神经生物学家 研究的结果表明，人的一个大脑一般有1010～1011个神经 元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的 轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。 轴突的功能是将本神经元的输出信号(兴奋)传递给别的神 经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多 个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神 经元细胞体将接受到的所有信号进行简单处理(如：加权求 和，即对所有的输入信号都加以考虑且对每个信号的重视 程度——体现在权值上——有所不同)后由轴突输出。神经 元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。